XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System迭代的
有效地生成了基础的任意叠加...
近年来，量子计算是基于量子力学的一个组合模型，一直引起了很多关注。某些经典概率通过量子计算有效地求解，因此到目前为止已经提出了各种量子算法。这种算法之一是量子幅度拟合[1]，这是一种填充溶液的方法。量子振幅幅度需要在算法的第一个步骤中创建量子叠加。在其余步骤中，迭代正在运行以选择性地扩大预定状态下解决方案状态的幅度。如果我们准备符合解决方案的验证的量子状态，则减少这些迭代的数量。本文提出了一种通过H，X，CH和CX门来创建任意计算基础状态的量子叠加的方法。
Morpion Solitaire的深度加固学习
摘要。基于蒙特 - 卡洛算法的效率很大程度上依赖于随机搜索启发式，该搜索通常是使用域知识手工制作的。为了提高这些方法的通用性，新算法（例如嵌套推出策略适应（NRPA））已使用在搜索过程中收集的数据在线培训的手工制作的启发式方法代替了手工制作的启发式方法。尽管策略模型的表现力有限，但NRPA还是能够超过传统的蒙特卡洛算法（即不学习）在包括Morpion Solitaire在内的各种游戏中。在本文中，我们将蒙特卡罗搜索与基于事先训练的神经网络的更加紧迫的非线性策略模型相结合。然后，我们演示了如何使用此网络以通过Morpion Solitaire游戏的这种新技术获得最先进的结果。我们还使用NeuralNRPA作为专家来培训专家迭代的模型。
设施参考文件 | TEAMER
• 访问测试基础设施：以最低成本为设备开发人员提供访问各种预认证设施的权限，并允许更快、更简化地将物理测试和验证集成到设计过程中。 • 获得世界一流的专业知识：将技术公司与美国领先的海洋能源专家配对，协助设计和执行测试，并了解结果对未来设计迭代的影响。 • 一致的测试协议：实施一致的测试协议以供设施网络使用，并创建海洋能源性能数据存储库，为整个行业提供服务。 TEAMER 设施网络由美国顶级的海洋能源测试和专家设施组成。 TEAMER 网站上列出的所有设施均已获得 TEAMER 技术委员会的批准，并能够为 TEAMER 申请人提供测试或专业知识。设施分为五类：
评估 - PISM
俄罗斯国家军备计划 (SAP) 包括对所有武装部队进行技术现代化的中期计划。它包括对国家安全威胁的分析和评估。SAP 迭代的开发由国防部 (MoD) 协调，并涉及其他部委和国防工业。SAP 会定期接受审查，审查会根据军事行动和其他测试和使用经验进行修订。在 2011-2020 年 SAP 之前，俄罗斯实施了其他改革和 2007-2015 年 SAP，其主要目标是将现代武器在武装部队中的份额提高到 30%。根据俄罗斯当局（国防部长和总统）提供的数据，2020 年已实现 2011-2020 年 SAP 的正式目标：现代武器份额超过 70%。 1 很难正确评估俄罗斯国防部所采用的方法，也很难指出哪些部分的武器是全新的，哪些只是进行了现代化改造，以及现代化程度如何。
贝叶斯推断划分数据的框架
使用大数据进行贝叶斯计算的常见分裂方法是分区数据，分别对每一部分进行局部推断，并结合结果以获得全局后近近似值。虽然在概念上和计算上具有吸引力，但该方法涉及有问题的需要，也需要将局部推断的先验分开；这些疲软的先验可能无法为每个单独的计算提供足够的正则化，从而消除了贝叶斯方法的关键优势之一。为了解决这一难题，同时仍保留了基本局部推理方法的普遍性，我们将期望传播（EP）的想法应用于分布式贝叶斯推论的框架。鉴于其他近似值和先验的状态，迭代的想法是迭代地更新局部可能性的近似值。
TOPSwitch® 反激式设计方法 - Thierry LEQUEU
此设计过程使用 AN-17 电子表格（可从 Power Integrations 获得），其中包含 TOPSwitch 反激式电源设计所需的所有重要方程式，并可自动执行大多数计算。因此，设计人员无需再进行复杂且高度迭代的设计过程中繁琐的计算。任何时候，只要计算涉及参数，无论是输入还是输出，该参数的单元格位置都会显示在页面右侧的括号中。例如 (A1) 表示 A 列和 1 行。请注意，所有用户提供的输入都在 B 列中，所有电子表格计算结果都在 D 列中。 C 列保留用于某些复杂计算所需的中间变量。还在适当之处提供查找表和经验法则，以方便完成设计任务。如果对此程序的任何特定步骤有疑问，请参阅信息部分中的相应步骤，其中提供了深入的解释。
GAO-23-105508，药物管制：国家药物管制政策办公室满足一些战略要求，但需要绩效评估计划
2022 年战略及其随附文件在遵守特定法定要求的程度上有所不同。该战略完全满足了一些要求，包括与全面、长期、可量化的目标以及实现这些目标的具体目标相关的要求。该战略部分满足了其他选定的要求，包括与确定用于治疗物质使用障碍的资源相关的要求。该战略没有解决一些法定要求，包括一些与未来规划相关的要求。例如，该战略将包含一项增加数据收集的系统计划，包括实现对药物管制威胁的实时监控。然而，截至 2022 年 12 月，ONDCP 尚未制定这样的计划。GAO 在 2019 年建议 ONDCP 定期实施一种方法来满足 2020 年战略和未来迭代的要求。这样做将使 ONDCP 能够更好地确保未来的战略完全满足所有法定要求。
双区间优化方法
摘要 — 离散存储模型 (DSM) 和连续存储模型 (CSM) 均已用于电力系统规划文献中。在本文中，我们对 CSM 在发电扩展规划 (GEP) 中的使用进行了定型误差分析，结果表明，与 CSM 相比，DSM 提供的存储定型决策更合理。然而，当在区间优化的背景下考虑 DSM 时，互斥约束中的离散状态变量和充电状态 (SOC) 约束中的强时间耦合会带来重大挑战。为了解决这个问题，提出了一种定制的区间优化方法，以考虑 GEP 中的 DSM 和可再生能源不确定性。事实证明，我们的方法可以涵盖给定不确定性集合中的所有最坏情况，同时以无迭代的方式运行。此外，为了降低投资决策的保守性，设计了一种双区间策略来在投资成本和系统安全性之间实现更好的权衡。
通过LLM驱动的迭代细胞优化 -
我们提出了一种新颖的方式，将灵活的，与上下文相关的约束集成为组合优化，通过将大型语言模型（LLMS）与传统算法一起使用。尽管LLM擅长解释细微的，当地指定的要求，但他们在执行全球组合可行性方面挣扎。为了弥合此间隙，我们提出了一个迭代的微调框架，其中算法反馈逐渐完善了LLM的输出分布。将其解释为模拟退火，我们引入了一个基于“粗糙可学习性”假设的形式模型，为收敛提供了样本复杂性界限。对调度，图形连接和聚类任务的经验评估表明，与基线采样方法相比，我们的框架平衡了本地表达的约束的灵活性和严格的全局优化。我们的结果突出了混合AI驱动组合推理的有希望的方向。项目代码：https：//github.com/pranjal-awasthi/test time-ft